帕特里克·M·皮拉尔斯基，Ph.D. 加拿大CIFAR人工智能主席（Amii）- 采访系列

帕特里克·M·皮拉尔斯基博士 是加拿大CIFAR人工智能主席，曾任加拿大机器智能康复研究主席，并且是阿尔伯塔大学医学系物理医学和康复医学部门的副教授。

2017年，皮拉尔斯基博士联合创立了DeepMind的第一个国际研究办公室，位于艾伯塔省埃德蒙顿，他在那里担任办公室联合负责人和高级员工研究科学家，直到2023年。他是 阿尔伯塔机器智能研究所 (Amii) 的会员和董事会成员，共同领导了改进自然控制的仿生肢体实验室（BLINC），并且是阿尔伯塔大学强化学习和人工智能实验室（RLAI）以及感官运动适应性康复技术网络（SMART）的首席研究员。

皮拉尔斯基博士是120多篇同行评议文章的获奖作者或共同作者，IEEE的高级会员，并且曾获得省级、国家和国际研究资助。

我们在2023年于埃德蒙顿举办的年度 Upper Bound 人工智能会议上进行了采访，该会议由 Amii （阿尔伯塔机器智能研究所）主办。

您如何找到自己在人工智能领域的位置？是什么吸引您进入这个行业？

这些是两个独立的问题。就我对人工智能的吸引力而言，复杂性如何涌现以及结构如何从复杂性中涌现出有一种美感。智能只是这些令人惊叹的例子之一，无论它来自生物学还是我们在机器中看到的复杂行为的涌现。我认为这一直以来都令我着迷，我的曲折的职业道路让我来到了现在所从事的人工智能领域，即通过试错学习的机器，强化系统在流经体验的同时与人类进行交互。

我研究过机器和人类如何通过生物机械设备和生物技术（如假肢和义肢）进行交互。我还探索了人工智能如何支持医疗诊断，如何使用机器智能来理解导致疾病的模式，或者如何使用机器记录来呈现不同疾病。

您最初如何通过体育领域能够转向假肢领域？

像运动医学这样的领域很有趣，因为它让你能够研究人体以及如何通过他人、程序和流程来支持个体的独特需求。仿生肢体和假肢技术都是关于构建设备、系统和技术，以帮助人们过上他们想要的生活。这些两个领域实际上是紧密相连的。

您之前曾讨论过假肢如何适应人体，而不是人体适应假肢。您能否详细讲解一下这背后的机器学习原理？

绝对可以。从工具使用的历史基础来看，人类一直在适应工具，然后我们又适应了工具以满足我们的需求。现在，我们处于一个历史的转折点，我们可以想象构建能够在使用过程中适应和改进的工具。这些工具将具备从不断流经的体验中持续学习的能力。

您能否定义时间差学习？

时间差学习是指系统根据预测未来信号（如未来奖励）与当前信号之间的差异来进行学习和更新的过程。

您经常在演讲中提到一款名为开罗脚趾的假肢。它有什么值得我们学习的东西？

开罗脚趾是一款3000年前的假肢。我在神经假肢领域工作，我们现在看到非常先进的机器人系统，可以在某些情况下具有与生物体部件相同的控制水平或自由度。然而，我回到了3000年前的木制脚趾。

您以前提到过人体和假肢之间的反馈路径。您能否详细讲解一下这个概念？

我们正处于人机关系的特殊时期。传统上，当一个人使用假肢时，他们会依赖控制路径，即他们的意图或命令被传递给设备，设备则负责执行相应的动作。

您认为这些假肢将来会被3D打印，还是会通过其他方式制造？

我认为我们正在看到商业化的神经假肢设备制造商使用3D打印和其他形式的即时制造技术来创建他们的设备。

您已经撰写了120多篇论文。有没有一篇特别值得我们注意的论文？

有一篇最近发表在《神经计算应用》上的论文，代表了我们十多年来思考人机交互，特别是人工假肢交互的基础。

您认为脑机接口在您讨论的背景下会有哪些应用？

我最喜欢的一个应用是我们提出的自适应切换技术。自适应切换基于这样的知识：我们每天交互的许多系统依赖于我们在多个模式或功能之间切换。